{"id":16571,"date":"2019-06-20T10:06:06","date_gmt":"2019-06-20T16:06:06","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=16571"},"modified":"2019-06-20T10:06:06","modified_gmt":"2019-06-20T16:06:06","slug":"privacidad-y-machine-learning-importantes-innovaciones-de-apple-en-ios-13-y-demas-sistemas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/machine-learning\/privacidad-y-machine-learning-importantes-innovaciones-de-apple-en-ios-13-y-demas-sistemas\/","title":{"rendered":"Privacidad y Machine Learning, importantes innovaciones de Apple en iOS 13 y dem\u00e1s sistemas"},"content":{"rendered":"<p><strong>Uno de los retos m\u00e1s importantes que tiene la inteligencia artificial por delante es la privacidad<\/strong>. Sabemos que la IA, en especial, el<span>\u00a0<\/span><em>Machine Learning<\/em>, tiene un potencial incre\u00edble de cambio y que con unos buenos modelos entrenados podemos realizar funciones con nuestros dispositivos que hasta hace no demasiado eran impensables.<!--more--><\/p>\n<p>El Machine Learning nos permite que<span>\u00a0<\/span><strong>nuestro iPhone nos reconozca con Face ID<\/strong><span>\u00a0<\/span>y aprenda c\u00f3mo cambia nuestra cara con el tiempo, d\u00eda a d\u00eda. Nos permite buscar fotograf\u00edas concretas en base a su contenido y encontrarlas (aquella foto que le hice a mi hijo hace a\u00f1os con la camiseta de Superm\u00e1n que tanto le gusta), nos permite reconocer sonidos o guiarnos por la ruta m\u00e1s eficiente hasta casa sorteando atascos. Incluso es capaz de conducir solo un coche y llevarnos a nuestro destino.<\/p>\n<p>Y esto es solo empezar a jugar. Muy pronto ser\u00e1 capaz de darnos un diagn\u00f3stico de cualquier posible enfermedad con un simple an\u00e1lisis de las pruebas a un nivel de eficiencia superior a cualquier m\u00e9dico humano.<span>\u00a0<\/span><strong>Lo importante no es lo que pueda imaginar que el aprendizaje autom\u00e1tico pueda hacer por nosotros. Lo es lo que no soy capaz de imaginar pero llegar\u00e1<\/strong>. \u00bfCu\u00e1l es la base de todo esto? Los datos. Datos y m\u00e1s datos.<\/p>\n<div id=\"SMIntext-effective-1561041780437\" class=\"SMIntext-effective SMIntext-effective-551cd03b-9c55-4efa-9ea1-221d65b41e03 desktop\"><\/div>\n<div id=\"sunmediaContiner_1561041780437\" class=\"article-asset-image article-asset-normal\">\n<div id=\"SMIntext-reference-1561041780437\" class=\"SMIntext-reference-551cd03b-9c55-4efa-9ea1-221d65b41e03 asset-content SMreference_forcing_1561041780437\"><\/div>\n<\/div>\n<div class=\"article-asset-embed-giphy article-asset-normal article-asset-center\">\n<div class=\"article-asset-video\">\n<div class=\"asset-content\">\n<div id=\"_giphy_DwrnYsZCXspu8\" class=\"base-asset-video\"><iframe src=\"https:\/\/giphy.com\/embed\/DwrnYsZCXspu8\" class=\"giphy-embed\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\" data-mce-fragment=\"1\"><\/iframe><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<h5>Datos y privacidad<\/h5>\n<p>Si no fuera por los datos, el Machine Learning no servir\u00eda para nada. Porque<span>\u00a0<\/span><strong>a un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico hay que entrenarlo, y ese entrenamiento se basa en datos<\/strong>. Si yo no le digo quienes son los superh\u00e9roes Marvel, dif\u00edcilmente podr\u00e1 reconocerlos al hacerle una foto a uno con mi c\u00e1mara. Y cuantas m\u00e1s im\u00e1genes de cada uno haya usado para entrenarse, m\u00e1s eficiente y m\u00e1s patrones encontrar\u00e1 para hacer su trabajo e identificarlos. Esto es b\u00e1sico.<\/p>\n<div class=\"article-asset-image article-asset-normal\">\n<div class=\"asset-content\"><img decoding=\"async\" class=\"centro_sinmarco\" src=\"https:\/\/i.blogs.es\/4ff76a\/screenshot-2019-06-19-at-17.22.11\/450_1000.jpg\" data-sf-srcset=\"https:\/\/i.blogs.es\/4ff76a\/screenshot-2019-06-19-at-17.22.11\/450_1000.jpg 450w, https:\/\/i.blogs.es\/4ff76a\/screenshot-2019-06-19-at-17.22.11\/650_1200.jpg 681w, https:\/\/i.blogs.es\/4ff76a\/screenshot-2019-06-19-at-17.22.11\/1024_2000.jpg 1024w, https:\/\/i.blogs.es\/4ff76a\/screenshot-2019-06-19-at-17.22.11\/1366_2000.jpg 1366w\" data-sf-src=\"https:\/\/i.blogs.es\/4ff76a\/screenshot-2019-06-19-at-17.22.11\/450_1000.jpg\" alt=\"Fuentes de datos\" srcset=\"https:\/\/i.blogs.es\/4ff76a\/screenshot-2019-06-19-at-17.22.11\/450_1000.jpg 450w, https:\/\/i.blogs.es\/4ff76a\/screenshot-2019-06-19-at-17.22.11\/650_1200.jpg 681w, https:\/\/i.blogs.es\/4ff76a\/screenshot-2019-06-19-at-17.22.11\/1024_2000.jpg 1024w, https:\/\/i.blogs.es\/4ff76a\/screenshot-2019-06-19-at-17.22.11\/1366_2000.jpg 1366w\" \/><\/div>\n<\/div>\n<p>\u00bfY qui\u00e9n genera datos? Nosotros. Desde 3 focos fundamentales:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Datos de usuario<\/strong><span>\u00a0<\/span>que generamos con nuestra interacci\u00f3n con la tecnolog\u00eda (fotograf\u00edas, documentos, navegaci\u00f3n, localizaci\u00f3n&#8230;).<\/li>\n<li><strong>Estudios desarrollados por instituciones o empresas<\/strong><span>\u00a0<\/span>que, tambi\u00e9n a partir de nosotros, consiguen datos globales m\u00e1s organizados en temas concretos como estudios de salud, de poblaci\u00f3n o de inclinaciones pol\u00edticas, entre otros muchos.<\/li>\n<li>Como consecuencia de todo lo anterior, tenemos los<span>\u00a0<\/span><strong>grandes conjuntos de datos externos<\/strong><span>\u00a0<\/span>que tienen las empresas o instituciones, recopilados sobre los de millones de personas. Como los datos que puede tener Netflix de los gustos de sus usuarios, o los que tienen Google o Facebook de los h\u00e1bitos de vida y compra de la mayor\u00eda de la poblaci\u00f3n mundial.<\/li>\n<\/ul>\n<p>El procedimiento habitual es que esos datos<span>\u00a0<\/span><strong>se clasifiquen de alguna forma y se pasen a un modelo ya definido para que sea entrenado<\/strong>.<\/p>\n<div class=\"article-asset-summary article-asset-normal\">\n<div class=\"asset-content\">\n<div class=\"sumario\">\u00bfY la privacidad de los datos usados en ML? \u00bfEst\u00e1n anonimizados lo suficiente como para respetar la privacidad de quien los gener\u00f3? \u00bfSe podr\u00eda desde un modelo ya entrenado, a trav\u00e9s de ingenier\u00eda inversa, saber el origen del dato o incluso recuperar este?<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>Si Google o Apple est\u00e1n entrenando sus modelos de reconocimiento de im\u00e1genes y categorizaci\u00f3n con mis fotos, \u00bfes factible que alguien pueda sacar mis fotos de esos modelos? \u00bfPodr\u00eda alguien saber que las hecho yo? \u00bfSi una IA se alimenta de datos para crear perfiles de movimiento en grandes ciudades, por ejemplo, est\u00e1n poniendo en peligro mi propia privacidad y vuelan por ah\u00ed mis datos de d\u00f3nde vivo o d\u00f3nde trabajo?<span>\u00a0<\/span><strong>Es factible si no se toman las precauciones necesarias<\/strong>.<\/p>\n<div class=\"article-asset-image article-asset-normal\">\n<div class=\"asset-content\"><img decoding=\"async\" class=\"centro_sinmarco\" src=\"https:\/\/i.blogs.es\/41d932\/privacykeyboard-780x350\/450_1000.jpg\" data-sf-srcset=\"https:\/\/i.blogs.es\/41d932\/privacykeyboard-780x350\/450_1000.jpg 450w, https:\/\/i.blogs.es\/41d932\/privacykeyboard-780x350\/650_1200.jpg 681w, https:\/\/i.blogs.es\/41d932\/privacykeyboard-780x350\/1024_2000.jpg 1024w, https:\/\/i.blogs.es\/41d932\/privacykeyboard-780x350\/1366_2000.jpg 1366w\" data-sf-src=\"https:\/\/i.blogs.es\/41d932\/privacykeyboard-780x350\/450_1000.jpg\" alt=\"Privacy Keyboard\" srcset=\"https:\/\/i.blogs.es\/41d932\/privacykeyboard-780x350\/450_1000.jpg 450w, https:\/\/i.blogs.es\/41d932\/privacykeyboard-780x350\/650_1200.jpg 681w, https:\/\/i.blogs.es\/41d932\/privacykeyboard-780x350\/1024_2000.jpg 1024w, https:\/\/i.blogs.es\/41d932\/privacykeyboard-780x350\/1366_2000.jpg 1366w\" \/><\/div>\n<\/div>\n<p>Por ejemplo, \u00bfnos hemos parado a pensar alguna vez en todo lo que puede sacarse de nuestra localizaci\u00f3n? No solo d\u00f3nde vives o trabajas:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Si eres una persona saludable o no<\/strong><span>\u00a0<\/span>porque los s\u00e1bados est\u00e1s unas horas en un centro deportivo con pistas de p\u00e1del o haces recorridos regulares por la misma zona todos los d\u00edas con tu app de<span>\u00a0<\/span><em>running<\/em><span>\u00a0<\/span>controlando tu ejercicio.<\/li>\n<li>Si somos practicantes cat\u00f3licos porque los domingos paramos una hora en<span>\u00a0<\/span><strong>la Iglesia<\/strong><span>\u00a0<\/span>del barrio.<\/li>\n<li>Nuestros lugares habituales para<span>\u00a0<\/span><strong>comprar ropa<\/strong>.<\/li>\n<li>El<span>\u00a0<\/span><strong>cine que nos gusta<\/strong><span>\u00a0<\/span>(cruzado con el email de confirmaci\u00f3n a tu cuenta de Google para saber cuales son tus gustos cinematogr\u00e1ficos).<\/li>\n<li>De qu\u00e9<span>\u00a0<\/span><strong>supermercados<\/strong><span>\u00a0<\/span>somos m\u00e1s afines.<\/li>\n<li>Si echamos m\u00e1s horas de lo habitual en la oficina.<\/li>\n<li><strong>Si tenemos amante<\/strong><span>\u00a0<\/span>(y qui\u00e9n es) porque paramos cada x d\u00edas en un hotelito unas horas (al igual que el m\u00f3vil de nuestra \u201cpareja furtiva\u201d)<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Todo ello solo con la localizaci\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n<div class=\"article-asset-summary article-asset-normal\">\n<div class=\"asset-content\">\n<div class=\"sumario\">\u00bfImaginan qu\u00e9 puede sacarse con datos de localizaci\u00f3n? \u00bfY si los cruzamos con otros datos de otras fuentes? \u00bfY si le damos de comer eso a un algoritmo que busque patrones de gustos o comportamientos y vendemos esa informaci\u00f3n a terceros?<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>Como una pariente que sin tener la app de Vips instalada en el m\u00f3vil y pagando en efectivo, recibi\u00f3 un email en su m\u00f3vil a las pocas horas de comer all\u00ed pregunt\u00e1ndole si le hab\u00eda gustado la visita. \u00bfC\u00f3mo lo hacen? Puede ser que hayas usado el WiFi gratuito del local alg\u00fan d\u00eda y al acercarte otro, tu m\u00f3vil se conectar\u00e1 solo y el sistema sabr\u00e1 que has estado como una hora usando su se\u00f1al: \u00a1cazado!. O que la app de Google registre esa actividad de localizaci\u00f3n y le ceda los datos a una empresa que a su vez le vende estos al grupo Vips.<span>\u00a0<\/span><strong>Y s\u00ed, aunque ella lo niega, le dio permiso al aceptar las condiciones de uso que no ley\u00f3<\/strong>.<\/p>\n<h5>C\u00f3mo funciona hoy el Machine Learning<\/h5>\n<p>La filosof\u00eda de las compa\u00f1\u00edas que trabajan con Machine Learning, con la cierta excusa que las m\u00e1quinas en la nube tienen una potencia mucho m\u00e1s alta para tareas realmente serias en aprendizaje autom\u00e1tico,<span>\u00a0<\/span><strong>quieren que les env\u00edes los datos y ya los procesan ellos<\/strong>.<\/p>\n<div class=\"article-asset-image article-asset-normal\">\n<div class=\"asset-content\"><img decoding=\"async\" class=\"centro_sinmarco\" src=\"https:\/\/i.blogs.es\/038b9f\/topic-ra1-secure-and-privacy-preserving-machine-learning\/450_1000.jpg\" data-sf-srcset=\"https:\/\/i.blogs.es\/038b9f\/topic-ra1-secure-and-privacy-preserving-machine-learning\/450_1000.jpg 450w, https:\/\/i.blogs.es\/038b9f\/topic-ra1-secure-and-privacy-preserving-machine-learning\/650_1200.jpg 681w, https:\/\/i.blogs.es\/038b9f\/topic-ra1-secure-and-privacy-preserving-machine-learning\/1024_2000.jpg 1024w, https:\/\/i.blogs.es\/038b9f\/topic-ra1-secure-and-privacy-preserving-machine-learning\/1366_2000.jpg 1366w\" data-sf-src=\"https:\/\/i.blogs.es\/038b9f\/topic-ra1-secure-and-privacy-preserving-machine-learning\/450_1000.jpg\" alt=\"Secure And Privacy Preserving Machine Learning\" srcset=\"https:\/\/i.blogs.es\/038b9f\/topic-ra1-secure-and-privacy-preserving-machine-learning\/450_1000.jpg 450w, https:\/\/i.blogs.es\/038b9f\/topic-ra1-secure-and-privacy-preserving-machine-learning\/650_1200.jpg 681w, https:\/\/i.blogs.es\/038b9f\/topic-ra1-secure-and-privacy-preserving-machine-learning\/1024_2000.jpg 1024w, https:\/\/i.blogs.es\/038b9f\/topic-ra1-secure-and-privacy-preserving-machine-learning\/1366_2000.jpg 1366w\" \/><\/div>\n<\/div>\n<p>El funcionamiento es claro: tengo una app o un sistema con un modelo entrenado. La utilizo y va recopilando todo tipo de datos de uso. Cuando ha acumulado un n\u00famero importante (o incluso dato a dato, depende de cada app),<span>\u00a0<\/span><strong>estos son enviados a la nube y all\u00ed se procesan con los de otros millones como nosotros<\/strong><span>\u00a0<\/span>y el modelo se mejora (se re-entrena) consiguiendo mayor eficacia. En una futura actualizaci\u00f3n, el modelo se cambia en tu dispositivo por el mejorado.<\/p>\n<p>O tal vez ni eso. Si tenemos un m\u00f3vil barato o antiguo, cuyo procesador no sea lo suficientemente bueno, no podemos hacer procesos de<span>\u00a0<\/span><em>Machine Learning<\/em>alegremente porque lastrar\u00edan el rendimiento. As\u00ed que lo hacemos todo en la nube:<span>\u00a0<\/span><strong>cogemos los datos, los enviamos a la nube, all\u00ed se procesan y nos env\u00eda la respuesta<\/strong>. Datos volando por todos sitios. Porque en uno u otro caso, en todo este proceso, nuestros datos van y una vez all\u00ed todo es cuesti\u00f3n de f\u00e9.<\/p>\n<div class=\"article-asset-image article-asset-normal\">\n<div class=\"asset-content\"><img decoding=\"async\" class=\"centro_sinmarco\" src=\"https:\/\/i.blogs.es\/05d793\/5cc8bcf90ea255156a15ee1e-750-499\/450_1000.jpg\" data-sf-srcset=\"https:\/\/i.blogs.es\/05d793\/5cc8bcf90ea255156a15ee1e-750-499\/450_1000.jpg 450w, https:\/\/i.blogs.es\/05d793\/5cc8bcf90ea255156a15ee1e-750-499\/650_1200.jpg 681w, https:\/\/i.blogs.es\/05d793\/5cc8bcf90ea255156a15ee1e-750-499\/1024_2000.jpg 1024w, https:\/\/i.blogs.es\/05d793\/5cc8bcf90ea255156a15ee1e-750-499\/1366_2000.jpg 1366w\" data-sf-src=\"https:\/\/i.blogs.es\/05d793\/5cc8bcf90ea255156a15ee1e-750-499\/450_1000.jpg\" alt=\"El futuro es privado (eso dice Mark Zuckerberg)\" srcset=\"https:\/\/i.blogs.es\/05d793\/5cc8bcf90ea255156a15ee1e-750-499\/450_1000.jpg 450w, https:\/\/i.blogs.es\/05d793\/5cc8bcf90ea255156a15ee1e-750-499\/650_1200.jpg 681w, https:\/\/i.blogs.es\/05d793\/5cc8bcf90ea255156a15ee1e-750-499\/1024_2000.jpg 1024w, https:\/\/i.blogs.es\/05d793\/5cc8bcf90ea255156a15ee1e-750-499\/1366_2000.jpg 1366w\" \/><\/div>\n<\/div>\n<p>Solo en los \u00faltimos meses Google o Facebook han empezado a hablar de privacidad: pero entendida desde un concepto curioso:<span>\u00a0<\/span><strong>la informaci\u00f3n de lo que hacen con nuestros datos<\/strong>. Piensan que privacidad no es respetar nuestros datos, solamente informarnos de qu\u00e9 hacen con ellos. Esto es lo que ha aportado la famosa GDPR que tantos quebraderos de cabeza ha dado. Incorporar una serie de mecanismos de control de la informaci\u00f3n por parte del usuario y<span>\u00a0<\/span><strong>obligar a las empresas a decirnos claramente qu\u00e9 hacen con nuestros datos<\/strong>, cu\u00e1les usan y a qui\u00e9n los ceden. Todo claro y cristalino.<\/p>\n<p>La mayor\u00eda lo cumplen a la perfecci\u00f3n (m\u00e1s les vale). El problema es que no nos preocupa a nosotros. No leemos esta informaci\u00f3n. Pero les invito a leer alguna vez ese mensaje de \u201cSu privacidad es importante para nosotros\u201d y el enorme bot\u00f3n de \u201cS\u00ed, acepto\u201d que pulsamos sin pensar para leer el art\u00edculo que buscamos.<span>\u00a0<\/span><strong>Pulsen un d\u00eda en \u201cM\u00e1s informaci\u00f3n\u201d y lean qu\u00e9 datos van a recopilar y a cu\u00e1ntas empresas van a ced\u00e9rselo<\/strong>. Tal vez miren de otra forma la navegaci\u00f3n por internet y la privacidad de sus datos.<\/p>\n<div class=\"article-asset-image article-asset-normal\">\n<div class=\"asset-content\"><img decoding=\"async\" class=\"centro_sinmarco\" src=\"https:\/\/i.blogs.es\/afc81c\/differential-privacy\/450_1000.png\" data-sf-srcset=\"https:\/\/i.blogs.es\/afc81c\/differential-privacy\/450_1000.png 450w, https:\/\/i.blogs.es\/afc81c\/differential-privacy\/650_1200.png 681w, https:\/\/i.blogs.es\/afc81c\/differential-privacy\/1024_2000.png 1024w, https:\/\/i.blogs.es\/afc81c\/differential-privacy\/1366_2000.png 1366w\" data-sf-src=\"https:\/\/i.blogs.es\/afc81c\/differential-privacy\/450_1000.png\" alt=\"Differential Privacy\" srcset=\"https:\/\/i.blogs.es\/afc81c\/differential-privacy\/450_1000.png 450w, https:\/\/i.blogs.es\/afc81c\/differential-privacy\/650_1200.png 681w, https:\/\/i.blogs.es\/afc81c\/differential-privacy\/1024_2000.png 1024w, https:\/\/i.blogs.es\/afc81c\/differential-privacy\/1366_2000.png 1366w\" \/><\/div>\n<\/div>\n<p>Lo que Apple quiere aportar aqu\u00ed, sin perder eficiencia en los procesos de Machine Learning, es respetar la privacidad de los datos que se usan ocult\u00e1ndolos para que el dato sea \u00fatil, pero<span>\u00a0<\/span><strong>nunca se conozca de qui\u00e9n procede o incluso el propio dato en s\u00ed usado<\/strong>: solo se guarda el resultado de haberlo procesado. Y de ninguna forma, sobre el dato procesado, podr\u00e1 llegarse al dato origen y qui\u00e9n lo gener\u00f3.<\/p>\n<h5>Machine Learning y privacidad en iOS 13<\/h5>\n<p>A partir de iOS 13, si recopilamos datos de usuario para mejorar un modelo, no tenemos que enviar a la nube estos para que se re-entrenen nuestros modelos y que los datos \u201cvuelen\u201d sin control por el espacio.<span>\u00a0<\/span><strong>Podemos hacer todo el proceso en nuestro dispositivo sin necesidad de conexi\u00f3n a internet<\/strong>. Para ello Apple ha habilitado dos nuevas APIs: una que permite re-entrenar modelos en el dispositivo y otra que permite procesos en segundo plano de, como llaman, \u201clarga duraci\u00f3n\u201d. De esta forma, programamos un re-entreno, y mientras el dispositivo est\u00e1 cargando por la noche, el modelo se re-entrena y est\u00e1 disponible con todas sus funciones mejoradas la pr\u00f3xima vez que abramos la app.<span>\u00a0<\/span><strong>Esto es algo que ya hace FaceID y que ahora se ofrece a todos los desarrolladores<\/strong>.<\/p>\n<div class=\"article-asset-image article-asset-normal\">\n<div class=\"asset-content\"><img decoding=\"async\" class=\"centro_sinmarco\" src=\"https:\/\/i.blogs.es\/c1c46c\/screenshot-2019-06-19-at-18.24.54\/450_1000.jpg\" data-sf-srcset=\"https:\/\/i.blogs.es\/c1c46c\/screenshot-2019-06-19-at-18.24.54\/450_1000.jpg 450w, https:\/\/i.blogs.es\/c1c46c\/screenshot-2019-06-19-at-18.24.54\/650_1200.jpg 681w, https:\/\/i.blogs.es\/c1c46c\/screenshot-2019-06-19-at-18.24.54\/1024_2000.jpg 1024w, https:\/\/i.blogs.es\/c1c46c\/screenshot-2019-06-19-at-18.24.54\/1366_2000.jpg 1366w\" data-sf-src=\"https:\/\/i.blogs.es\/c1c46c\/screenshot-2019-06-19-at-18.24.54\/450_1000.jpg\" alt=\"Private Federated Learning\" srcset=\"https:\/\/i.blogs.es\/c1c46c\/screenshot-2019-06-19-at-18.24.54\/450_1000.jpg 450w, https:\/\/i.blogs.es\/c1c46c\/screenshot-2019-06-19-at-18.24.54\/650_1200.jpg 681w, https:\/\/i.blogs.es\/c1c46c\/screenshot-2019-06-19-at-18.24.54\/1024_2000.jpg 1024w, https:\/\/i.blogs.es\/c1c46c\/screenshot-2019-06-19-at-18.24.54\/1366_2000.jpg 1366w\" \/><\/div>\n<\/div>\n<p>\u00bfY si queremos sumar la experiencia de varios usuarios? Porque la primera duda que surge es que<span>\u00a0<\/span><strong>si tengo mi modelo entrenado mejorado solo en el dispositivo: \u00bfc\u00f3mo aporto al modelo general?<\/strong><span>\u00a0<\/span>Vamos a ver un ejemplo claro: Siri. Desde iOS 13, va a tener mejoras mucho m\u00e1s interesantes con el uso gracias a esta capacidad de re-entrenamiento aplicada a la experiencia de uso, todo dentro de nuestro dispositivo y sin salir del mismo.<\/p>\n<p>Pero, \u00bfy si la experiencia o lo que ha aprendido Siri queremos que se use para mejorar el servicio? \u00bfy si yo como desarrollador quiero que la experiencia de muchos de mis usuarios me sirva para mejorar el modelo general en futuras versiones?<span>\u00a0<\/span><strong>\u00bfPuedo hacerlo respetando la privacidad?<\/strong><\/p>\n<p>S\u00ed, porque<span>\u00a0<\/span><strong>Apple comenzar\u00e1 a aplicar un t\u00e9cnica denominada aprendizaje federado privado<\/strong>. Una t\u00e9cnica con dos partes esenciales. La primera es que no van a ser nuestros datos los que vayan a la nube, ser\u00e1 nuestro modelo mejorado. La segunda, todos los datos van a ir con controles de privacidad diferencial ya aplicada.<\/p>\n<div class=\"article-asset-summary article-asset-normal\">\n<div class=\"asset-content\">\n<div class=\"sumario\">Evaluar un modelo de Machine Learning respetando la privacidad: sin usar ni recopilar datos privados del usuario, con inferencias r\u00e1pidas y sin la latencia de una conexi\u00f3n a internet.<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>De esta forma, todos los modelos re-entrenados y mejorados por separado, pueden recuperarse y se crea una fusi\u00f3n de todos ellos con las partes que han mejorado (sin necesidad de acceder a ning\u00fan dato). Y como al aplicar esto, ya tenemos privacidad diferencial que ofusca y oculta los datos personales e incluso contenidos de im\u00e1genes o cualquier dato del que pudiera obtenerse informaci\u00f3n sensible,<span>\u00a0<\/span><strong>al actualizar las apps con el nuevo modelo con datos obtenidos de otros usuarios, no podr\u00edamos sacar ninguno de estos de ellos<\/strong>.<\/p>\n<p>Una conjunci\u00f3n de t\u00e9cnicas que permiten mejorar los sistemas, pero siempre con algo muy claro en mente:<span>\u00a0<\/span><strong>el respeto de la privacidad de la informaci\u00f3n<\/strong>. T\u00e9cnicas que ya existen en el mundo del Machine Learning y que Apple ha decidido aplicar para preservar la privacidad de todos sus usuarios.<span>\u00a0<\/span><strong>Algo que el resto de compa\u00f1\u00edas deber\u00edan hacer si quieren que nos creamos su deriva hacia la privacidad<\/strong>.<\/p>\n<p>Como dec\u00eda Apple en una de sus ponencias:<span>\u00a0<\/span><strong>la privacidad no es cerrar la puerta a todo. Es tener la seguridad que al abrirla lo haremos a alguien de confianza que respetar\u00e1 nuestra vida privada<\/strong>.<\/p>\n<p><strong>Fuente: Applesfera<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Uno de los retos m\u00e1s importantes que tiene la inteligencia artificial por delante es la privacidad. 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